פיתוח, בדיקה ופריסה של צ'אטבוט Langchain ב-Reasoning Engine

בדוגמה הזו מוסבר איך ליצור, לבדוק ולפרוס צ'אט בוט של Langchain ב-Reasoning Engine.

דוגמת קוד

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

from typing import List

import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# staging_bucket = "gs://YOUR_BUCKET_NAME"

vertexai.init(
    project=PROJECT_ID, location="us-central1", staging_bucket=staging_bucket
)

class LangchainApp:
    def __init__(self, project: str, location: str) -> None:
        self.project_id = project
        self.location = location

    def set_up(self) -> None:
        from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
        from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

        system = (
            "You are a helpful assistant that answers questions "
            "about Google Cloud."
        )
        human = "{text}"
        prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
            [("system", system), ("human", human)]
        )
        chat = ChatVertexAI(project=self.project_id, location=self.location)
        self.chain = prompt | chat

    def query(self, question: str) -> Union[str, List[Union[str, Dict]]]:
        """Query the application.
        Args:
            question: The user prompt.
        Returns:
            str: The LLM response.
        """
        return self.chain.invoke({"text": question}).content

# Locally test
app = LangchainApp(project=PROJECT_ID, location="us-central1")
app.set_up()
print(app.query("What is Vertex AI?"))

# Create a remote app with Reasoning Engine
# Deployment of the app should take a few minutes to complete.
reasoning_engine = reasoning_engines.ReasoningEngine.create(
    LangchainApp(project=PROJECT_ID, location="us-central1"),
    requirements=[
        "google-cloud-aiplatform[langchain,reasoningengine]",
        "cloudpickle==3.0.0",
        "pydantic==2.7.4",
    ],
    display_name="Demo LangChain App",
    description="This is a simple LangChain app.",
    # sys_version="3.10",  # Optional
    extra_packages=[],
)
# Example response:
# Model_name will become a required arg for VertexAIEmbeddings starting...
# ...
# Create ReasoningEngine backing LRO: projects/123456789/locations/us-central1/reasoningEngines/...
# ReasoningEngine created. Resource name: projects/123456789/locations/us-central1/reasoningEngines/...
# ...

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בדפדפן לדוגמאות שלGoogle Cloud .